一般財団法人 関西空港調査会
2020 年度調査研究助成事業 報告書概要版

空港アクセスと一体的な二次交通サービス改善のための統合型モビリティ・サー
ビス需要創出効果分析:関空利用訪日中国人観光客を対象として流通科学大学経済学部
政策研究大学院大学政策研究科
東洋大学国際観光学部
流通科学大学経済学部

教
授
教
授
准 教 授
特任教授

西井 和夫
日比野直彦
栗原
剛
岸野 啓一

本研究では、中国３都市域（浙江省・北京市・江蘇省）の現地で実施した WEB 調査
データを用い、EXPO2025 開催時訪日意向・訪問先パターン選択行動に関する Mixed
Logit (MXL)モデルの構築を通じて、政策変数（選択肢共通変数）としての統合型モビリティ・サービス改善シナリオによる需要創出効果に関する仮説の有意性を検証できた。また、新型コロナ感染症の世界的拡大による中国人の生活行動における態度変容
および訪日意向への影響についての実態把握を分析するとともに、それらの影響が
MXL モデルの説明変数として EXPO2025 開催時訪日意向・訪問先パターン選択に有意に関与することを確認できた。（295 字）キーワード：統合型モビリティ・サービス、Mixed Logit (MXL)、訪日意向、COVID-19

１．はじめに

本研究は、2019 年度研究の継続研究である。
2019 年度研究では、関空利用訪日中国人観光客を対象とした 2019KIX 調査を実施するとともに、SEM（共分散構造モデル）の適用分析を行った。それにより、訪日中国人観光客の旅程や訪日経験との関連性からの移動サー
ビス利用・ニーズ特性把握とともに、SEM モ
デル構築を通じて再訪意向を規定する潜在因子の特定化および因果パス構造に関する仮説
検証ができた(栗原他(2021)1) ）。
2020 年度研究（本研究）では、昨年度の研究成果を踏まえて、統合型モビリティ・サー
ビス導入に関する改善シナリオ等の政策課題
検討のために Mixed Logit （以下、MXL）モ
デルによる需要創出効果分析を行う。また、これに併せて、今回の新型コロナ感染症の世界的拡大が中国人ツーリストの訪日（再訪）意向にどのように影響しているか、そして統合型モビリティ・サービスやその他の観光地
における宿泊・活動関連等の諸サービスへの

ニーズ・ウォンツの変化やそれらの結果としての中国人ツーリストの訪日観光旅行に関する態度変容にどのように現れるのかについても実態把握するとともに、それらの影響と訪日意向・訪問先パターン選択との因果関係についても MXL モデル適用分析で検討する。
図−１は、本研究の全体の流れを示すが、以下では、これらの研究成果報告書の概要を報
告する。
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２．2020WEB 調査の概要と基礎集計分析

2.1 2020 WEB 調査の概要
本調査は、中国国内の浙江省（杭州市を中心とした省内周辺都市）、湖北省に位置する北京市、江蘇省（蘇州市を中心とした省内周辺都市）の 3 都市域内居住者を対象として、各調査地域において訪日経験有無の 2 セグメン
トでそれぞれ 175 個票、合計 350 個票／地域、全体で 1,050 個票のデータを収集している。
調査項目については、表 2-1 に示すように、
2019KIX 調査データとの比較を考慮した共通
項目（訪日経験あり被験者対象の項目(C.)）
とともに、with-corona 期における生活行動変容実態や現状の訪日旅行態度・post-corona 期における訪日旅行意向に関する追加項目(B.)、そしてインバウンド観光客のための観光地への統合型移動サービス導入検討のための調査
項目(D.および E.)から構成されている。
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３. 新型コロナ禍における生活行動変容と訪日意向に関する実態分析 2)

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都市別平均年収は、北京(131.0 千 CNY)、浙江省(123.7 千 CNY)、そして江蘇省(110.6 千CNY)の順となっている。
また、LCS についても都市別では、年収分布と同様に、浙江省の LCS 分布は全体サンプルの分布に類似しているが、他の 2 都市域のLCS 分布はやや異なる傾向を持つ。例えば、北京市では、子供（最少年齢が就学前）有り
世帯(LCS4)の割合が 14.3%と低く、相対的に全てが成人の世帯(LCS7)の割合が 32.6%と高い。一方江蘇省では、その逆で LCS7 の割合
が 19.7%と低く、LCS4 の割合が 21.4%と高い。

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2.2 本調査データの基本プロファイル
表 2-2 は、全体サンプルでの個人属性に関する基本プロファイルを示す。2019KIX 調査との比較では、年齢層の 55 歳以上、また職業のうちで学生とその他の層の被験者の獲得状況が異なっていることに注意が必要である。
また、本調査においては、年収分布および世帯属性としてのライフサイクルステージ(LCS)に関しては、都市別差異が認められる。
年収分布を都市別に眺めると、浙江省の年収分布が全体の分布と類似していて、平均的な分布パターンと言える。一方、北京市の年収分布は、高所得層の 200-250 千 CNY ランクの割合が 10.0%と高く、逆に江蘇省のそれでは、低所得層の 40-60 千 CNY ランクの割合が9.7%となっている。そのことが影響してか、

3.1 日常的生活行動変容の実態分析
週就業日数は、週 5 回(60.2%)、週 6 回(26.0%)、週 7 回(6.6%)の順となり、これらで全体の 92.8%(平均 5.14 日／週)を占める。そして、週在宅勤務日数については、週 0 回(57.6%)、週 2 回(15.1%)、週 1 回(13.6%)という結果であり、平均在宅勤務日数に関しても0.95 日/週と少ない。また、週１回以上の在宅勤務の実施率を求めてみると、全体では42.4%、浙江省 43.8%、北京市 30.6%、江蘇省
52.7%であり、実施率に関しては都市間に差異があることがわかった。
週在宅勤務日数の変化は、表３−１に示すよ
うに、就業者のうち会社員等では、「減少」が26.9%、「変わらない」60.4%、そして「増加」
が 12.8%となった。また、他都市に比べて、在宅勤務実施率の高い江蘇省データにおける「減少」(33.1%)が高い（「変わらない」(53.5%)が低いこと）。
この理由についてはよくわからないが、製造業を中心とした地域の業種構成の差異が影響しているかもしれない。いずれにしろ、新型コロナによる在宅勤務への移行や定着化といった影響は大きくないと言える。

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会社員等の会議等のための外出機会は、全体で「減少」(44.7%)と「変わらない」(48.5 %)とで二分している。都市間の比較では、江蘇省データの「減少」(52.1%)の割合が他都市に比べて高い（北京市と浙江省は全体の傾向と類似）。一方、自営業の就業者における外出機
会については、全体で「減少」(27.5%)、「変わらない」(58.1%)、「増加」(14.4%)である。
自営業の場合は、浙江省データの外出機会の「減少」(32.9%)と江蘇省データの「変わらない」(66.7%)の割合が高く、北京市データについては全体傾向と類似している。したがって、
会社員の場合は、在宅勤務日数の対前年比較
での変化パターンを比べると、平日の会議等の外出機会については、やはり新型コロナの影響がより大きく出てきている（「変わらない」の割合は約 10 ポイント低く、相対的に「減少」
がその分高くなる）と判断できる。
就業者の通勤時利用交通機関について眺
めると、公共交通利用頻度の対前年比較では、
表３−２に示すように、
全体サンプルで「減少」(50.3%)、「変わらない」(41.9%)、そして「増加」(7.8%)となっている。都市別には、北京
市データの「変わらない」(50.2%)、 江蘇省
データの「減少」(60.2%)が他都市に比べて高いのが特徴といえる。一方、自家用車利用頻度の対前年比較では、表３−３に示すように、

全体サンプルで、「減少」(13.1%)、「変わらない」(55.2%)、「増加」(31.7%)となっている。
これは、公共交通とは逆に自家用車利用が増加する傾向にあると言える。ここでも、3 都市間の差異は明らかで、北京市データの「変わらない」(62.9%)と江蘇省データの「増加」(40.5%)が他都市に比べて高い。結局、江蘇省
では、通勤利用交通機関において公共交通か
ら自家用車への転換が生じたと判断できる。
次に、調査時点の日常生活行動実態のうちで直近１週間の日常的買物行動について、買物頻度（買物日数／週）・買物日数０回の理由・買物時利用交通機関とともに、それらの対前年比較そして日常的買物行動における
COVID-19 への配慮（態度）に関する集計結
果は、以下の通りである。
まず買物頻度は、全体データでは週１、２回が大半（約７割）を占める。一方、週に一度も買物機会がなかった割合は、約１割（週０回(8.8%)）ある。３都市間の週買物頻度分
布の差異は大きくないが、週買物頻度のグロス平均値は、浙江省 1.62 日／週、北京市 1.84
日／週、江蘇省 1.81 日／週となっている。買物時利用交通機関としては、全体で自家用車利用が最も高い分担率（約 30%）を占め、２位以下は、徒歩のみ、路線バス、地下鉄など
多様な交通機関の利用状況にあると考えられる。都市別では、通勤時利用交通機関分担と同様に、都市規模・ネットワーク整備等の違いから、北京市データが他の２都市と異なり、自家用車(32.6%)や 地下鉄(18.2%)の分担率が高い。（表３−４参照）
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これらの対前年比較のうち、週買物日数の場合には表３−５に示すように、「減少」割合
が半数近く(48.4%)を占め、日常的買物のための外出機会を控えた影響が有意であると認められる。
（ただし、これらの傾向の３都市の差異は見られない。
）一方、公共交通機関利用の対前年比較（表３−６）では、全体データで「減少」(55.8%), 「変わらない」(36.0 %), 「増加」
(8.2%)とであるが、北京市の「変わらない」(43.7%)と江蘇省の「減少」(62.6%)などから３都市の差異は顕著であるといえる。このような買物時利用交通機関の対前年比較の傾向
は、自家用車利用（表３−７）についても同様である。結局、通勤時利用交通機関分担の前年比較と同様に、江蘇省では、買物時利用交
通機関においても公共交通利用から自家用車利用への転換が生じていると判断できる。一方、北京市の場合には、「変わらない」の割合が高く、利用交通機関の転換は江蘇省のそれに比べて明確ではない。
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２回：18.7%, 3 回：5%となっているが、３都市間の違いが顕著といえる。江蘇省データは、
やはり 0 回(25.4%)が少なく、ガンマ分布型であるのに対して、北京市データでは０回(42.0%)の割合が多いために、指数型に近い分布が特徴的である。
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図３−１直近２ヶ月の宿泊旅行頻度分布(都市別)&(" ! 


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次に、買物行動における COVID-19 への配慮態度を集計すると、全体での回答分布は以下の通りである。
「買物の外出機会を減らしている」(13.1%)「公共交通機関の混雑を避けている」(22.5%)「混雑している時間帯を避けている」(26.9%)「滞留時間を短くしている」(25.0%)「マスク着用や social distancing」(12.5%)
これより、買物のためのお出かけにおいては買物場所での混雑回避・滞留および買物場所までの移動空間での混雑回避といった配慮が中心であるといえる。また、３都市間の回答
分布に大きな差異は見られなかった。

宿泊を伴う旅行において利用した交通手段については、表３−８に示すように、全体では、
1 位：自家用車(30.0%)、2 位〜5 位：鉄道
(27.7%) 、 タ ク シ ー (13.0%) 、 徒 歩 の み(11.7%)、地下鉄 (6.7%)、バス (6.7%)となり、これを日帰り旅行のそれと比較すると、自家用車利用がトップとなっているのは共通的であるが、宿泊旅行の利用交通機関として鉄道(27.7%)が２位にランクインしていることが大きな特徴である。また、タクシー利用率が13.0%と高く、おそらく旅行先・訪問先での端末交通手段として多く利用されていることによると考えられる。また、都市別では、北京市の宿泊旅行時の利用交通機関分担率が他の２都市のそれとは異なる。北京市データでは、自家用車 (34.9%)や鉄道(29.0%)の利用率が高く、逆に、徒歩のみ(7.1%)と地下鉄(4.8%)の利用率が低いことがわかる。
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3.2 日帰り・宿泊旅行行動変容の実態分析
ここでは、紙面の関係で、宿泊を伴う観光・レジャー行動における実態とコロナ禍における行動変容の分析結果を紹介する。直近２ヶ月の宿泊を伴う旅行頻度については、全体で

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次に、この宿泊旅行について旅行頻度・公共交通利用・自家用車利用・訪問先数・滞在時間の５つの指標における対前年比較結果を紹介する。まず全体データでは、自家用車利
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(48.0%)が半分を占め、残りを「増加」
・「減少」で二分している。一方、他の４つの指標（宿泊旅行頻度・公共交通利用・訪問先数・滞在
時間）はいずれも、「減少」が５割〜６割、残りは「変わらない」で占められる。
また、都市別に比較してみると、宿泊旅行における公共交通利用と自家用車利用を除く３つの指標（宿泊旅行頻度・訪問先数・滞在時間）については、 「減少」(５割〜６割)と残りの「変わらない」(30%台)と都市間の差異は小さいと判断できる。一方、公共交通利用分
担率については、全体で「減少」が 62.4%であるが、北京市では「減少」(56.6%)と低く、相対的に「変わらない」が 39.1%となっている。また、江蘇省データでは、「増加」の割合
が 10.3%と他の２都市に比べ高いことが特徴的である。そして、自家用車利用でも、江蘇省データで「増加」(30.6%)が他都市に比べて大きく、逆に北京市データで「減少」(34.6%)の割合が高く、コロナ禍における交通機関利
用パターンの変化が都市による差異が顕著であると読み取ることができる。
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３位；混雑した公共交通機関利用回避(21.3%)
４位；目的地での滞在時間減少(19.5%)
宿泊旅行における COVID-19 対応態度の回
答分布は全体的にばらついており、その傾向
は日帰り旅行と共通的である。また３都市間比較では、週買物行動における COVID-19 への配慮態度と類似している。すなわち、浙江省：「日帰り旅行自体を自粛」(30.4%)と高く、「滞在時間減少」(16.3%)が低い。
北京市：「滞在時間減少」(21.5%)が高く、「混雑した公共交通回避」(17.1%)が低い。
江蘇省：「混雑した公共交通回避」(25.0%)が高く、「日帰り旅行自体を自粛」(14.3%)
が低い。
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3.3 新型コロナ禍の訪日意向への影響評価
ここでは、現状での旅行意向とともに、海外渡航を考えられるようになるにはどのような新型コロナ感染症に対する要件を整える必要があるのかについても、基礎的な集計分析を行った。
まず、表３−１３は、現状での海外旅行意向
への回答分布である。

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次に宿泊旅行における COVID-19 対応の配慮態度についての回答分布を集計すると、以下のとおりである。
全体データでの宿泊旅行における配慮態度：
１位；混雑場所回避(25.1%)
２位；宿泊旅行自体を回避(22.1%)

これより、全体的に回答選択肢のばらつきが大きいことから、人々の現状での海外旅行意
向度は、おそらく COVID-19 の今後の動向等に関する意識・認知度の違いとともに、調査
対象都市における状況の経緯等の違いなど、様々な諸要因によって規定されていると考えられる。
次に、『今後海外渡航（主として訪日観光旅行）を考えられるようになるのは、新型コ
ロナ感染症リスクがどのような状況（時期）に至ったときか？』という設問を設けて、以下の５つの選択肢から当てはまる状況の回答とその時期の具体的な予想（回答可能な被験者のみ）を回答させた。

表３−１４は、この訪日旅行の規定要件の回答分布を示す。
全体データの集計結果：
１位：ワクチン接種(31.2%)
２位：渡航制限解除(24.1%)
３位：COVID-19 終息(23.9%)
４位：現時点わからない（回答困難）(20.4%)
５位：その他(0.4%)
２位〜４位の差がなく、全体としては４つの回答選択肢間でばらつきがあること、かつ都市間の差異は小さいことが特徴的である。
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は、１位が「海外旅行の代わりに国内旅行を考えたい」(56.2%)、次いで２位は「国内旅行でさえも控えたい」(25.1%)である。一方、訪日意向回答が「積極的」（「4.考えてみたい」と「5.是非考えたい」の合計 52.9%）の回答
者の態度分布では、１位は「すぐにと言うわけではないが、海外旅行を考えたい」(32.1%)、
２位が「海外渡航の時期などを計画したい」(22.7%)、３位以下は、「海外渡航の時期・旅程などを具体的に計画したい」(15.2%)、「すでに計画していた海外渡航を実現したい」(14.9%)、そして「海外渡航の時期・旅程などを具体的に計画したい」(15.1%)となっている。
これより、消極派に比べて、積極派では海外渡航への態度は様々にばらつく傾向があるといえる。
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以下では、現時点でのコロナ軽減時における訪日意向度および訪日旅行態度の回答分布の結果を紹介する。
表３−１５は、現時点でのコロナ軽減時訪日意向度を 5 段階評価（「1.まったく考えたくない」〜 「5.是非考えたい」）で回答させた
結果を示す。その結果、全体データでは、１位：「4.考えてみたい」(40.9%)、 2 位：
「どちらでもない」(27.8%) となっており、また５
点満点の意向度スコアの平均値では、全体で3.39 ポイント、都市別平均値は、浙江省(3.25)、
北京市(3.35)、江蘇省(3.58)の順になっている。
これは、それぞれの都市データを構成する被験者による訪日意向度回答分布特性の差異が都市ごとでの集計結果においても異なる傾向
として発現しているものと推察できる。
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また、訪日意向度の差異に着目して、訪日旅行に関する態度の回答分布を集計した結果
を表３−１６と表３−１７に示す。以下はその要約である。
訪日意向回答が「消極的」（「1.まったく考
えたくない」と 「2.あまり考えたくない」の合計 19.4%）の回答者の訪日旅行態度分布で($)'"#*$)'*
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４．MXL モデルの適用分析

4.1 MXL モデルにおける概念モデルと同定化
本研究では、統合型モビリティ・サービス
構成項目に関する実現性の高いサービス水準
改善への選好表明（態度）と EXPO2025 開催
時訪日旅行意向との関係について、2020WEB
調査データの MXL モデルへの適用分析を通じて明らかにする。また、2020WEB 調査の追加調査項目である COVID-19 に関連する日常生活行動や観光・レジャー行動そしてwith/post-corona 期における海外渡航（主として訪日観光旅行）意向と配慮（態度）など、個々人のコロナ関連行動・意向・態度などの心理的要因の規定力についても MXL モデル
構築において明らかにしていきたい。
交通行動分野における MXL モデル研究は、
国内外とも交通手段選択や経路選択問題への適用が多く、またその関心の多くは離散選択モデルとしての誤差項の分離による IIA 問題
あるいはそれに関連するパラメータ推定方法にあった。MXL モデル開発の第一人者である

Train(1998)は、taste variation に着目してレクレーション需要(recreational demand)や住宅選
択問題（Revelt & Train(1998)）を適用例として取扱っている。さらには、Hensher & Greene(2001)の MXL に関する working paper の中では、MXL モデルの特性を実際の適用面から議論している。その研究によれば、MXL の適用に際してはモデルに用いる諸変数の確率的係数の確率分布の特定化が重要であり、調査分析データ（SP データを含む）の収集・特性分
析に注意を払う必要があると指摘している。

行動意図を規定する変数として仮定する。
仮説③ ：コロナ禍における生活行動変容・
COVID-19 への配慮態度・海外渡航意向の関与の仮説。すなわち、コロナ禍における生活
行動変容（とくに、日帰り・宿泊旅行の対前年比較で見た行動結果）は、COVID-19 への配慮（態度）の観測変数として関与する。そしてこの COVID-19 への配慮・post-corona 期の海外渡航意向は、EXPO 開催時訪日旅行意
向・訪問先パターンの行動意図・選好を規定するという仮説である。

一方、MXL モデルに関しては、上記の方法論的研究というよりも課題対応的な観点か
ら政策評価ツールとしての研究も多い。その,#

用研究である。この事例では、ポルトガルのリゾート地への欧州旅行者の再訪意向に注目#+

MXL

Conceptual model of visiting Japan in EXPO2025

A

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.52
E

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X
A
D
0
PC
0




 

 

O

し、その意思決定に関する概念モデルの仮説

 /


A

のもとに、個人間の非観測異質性を考慮した
MXL モデルを構築している。さらに、リゾー'*
&) / $

 /!

一つは、Correia & Pimpao (2013) による観光地マーケティング分野での MXL モデルの適



A

B

(%"(

%

図４−１MXL モデル同定化における概念モデル

ト観光地としての旅行者数を獲得するための観光マーケティング戦略（pull & push 戦略の提示）の有効性について、モデルパラメータ（確率的係数）の推定値をもとに論じている。
この概念モデルの仮説は、MXL モデルを政策評価ツールとして用いるアプローチにとって重要な役割を持つと言えるので、ここでのMXL モデル適用においてもモデル同定化の準備として図４−１に示す概念モデルを提案する。
図４−１は、EXPO2025 開催時における訪日旅行意向とその主な訪問先に関する意思決定問題を取り上げた場合における 2020WEB 調
査データを用いた MXL モデル同定化のための概念モデルである。また、ここでのモデル構造を規定する仮説は以下の３つである。
仮説① ：統合型移動サービス構成項目に関する態度（個人規範・社会規範）がそれに関連する訪日旅行意向の動機づけ・選択肢選好表明へ関与すると仮定している。
仮説② ：個人・世帯属性あるいはこれまでの訪日経験との関連で規定される訪日旅行態
度・行動意図の関与。ここでは、年齢や LCSなどの個人・世帯属性あるいは訪日経験の有
無は明示的ではないが、選択肢固有の態度や次に、EXPO 開催時訪日旅行意向・訪問先パターンに関する選択構造と具体的な説明変数について明らかにする。まず、本モデルの選択構造は、図４−２に示す３つの選択肢をもつモデル構造を仮定している。
2
5

5

0

5
5
2

5

0
E
5

5

この３選択肢選択構造の MXL モデルの同定化の式展開については、Train(2003)の MXL
モデルの選択確率および確率的係数の解説（本編の研究成果報告書付録資料参照）に従っているため、ここでの説明は割愛する。
MXL モデルのパラメータ推定においては、
これら３つの選択肢に関する多項ロジットモ
デル（以下、MNL モデルと称す）を比較対象モデルとして位置づけ、両者のパラメータ推定を行っている。具体的なパラメータ推定方

法は、Train(2003)のテキストに示されているけに用いる変数として定義される。
）

R によるプログラムを援用した。
#+*!

4.2 MXL モデルのパラメータ推定結果
表４−１は、今回の MXL モデルのパラメータ推定に用いた変数の一覧表である。

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





(A) Info._services'\Gf".XC4(B) Booking_services

Z0!LH"k(e -l
.XC4

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8

(C) IC_pass_services#I3?kj9TVl.XC4(D) E-pay_services

"".XC4(E) Packaged_services

=2
g


Age_Young=2

ln_IncomeTimes_to JP

dO6M
-0 L

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6

F)

-

5

96

.C

1.

596

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0 3247 ADE 96

W`/hci@

Intention_visit JP(

Abstain_multidays tourJ

DQY;[E>1:UNb

,

CI

3

_

=

CI

3

_

=

&<k&<RF5(S*S+1P,, m+%,(, mJ,

ここで、表 4-1 中の各変数の定義方法について、その基本的な考え方とともに補足説明を加える。
[共通変数：統合型移動サービス構成項目の現状・改善評価値に基づく利用意向変数]
本研究で取上げる訪日意向・訪問先パター
ンの３選択肢型 MXL モデルにおいては、統合型移動サービス構成項目の現状・改善評価値に基づく利用意向度を政策変数とみなし、これらがどのように 3 選択肢の各々の確率効
用（𝑈"# : 個人 n の選択肢 j (j=1,2,3)の効用値）
に対して、他の説明変数とともに規定力を有するかを明らかにすることを意図している。
したがって、これら５つの政策変数は、選択
肢共通変数(generic variables)の形式で定義することにした。2020WEB 調査データとしては、共通変数としての選択肢別の利用意向度を回答させていない。このために、表４−１に示す
ように、各個人の選択肢ごとの移動サービス
構成項目別平均利用意向度（表 4-2 参照）を重みづけ(α: weight, α=0.1〜1.0 の 10 段階)することによる共通変数化の操作を加えて定義している。このときの重みづけは、10 段階の重みづけのうちで最も高い適合度のケースの
重み α を用いる。
（なお、この重みづけ α は、８ケースの仮想的な統合型移動サービス構成
項目の改善組合せのうちの最も選好するケースにおける構成項目の利用意向度への重みづ
*

86

96

=



,

]A

Cond._visit JP)

年収・LCS）／訪日回数／対 COVID-19 態度・

5$ , m+8,

dONb^P,
dOC4

8
3

(
)

$ $ $ $
&
&

[選択肢固有変数 ：個人・世帯属性（年代・



5 (

:8
.XC4>

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=*1a_(%")



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B7K-".XC4

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

'
$

IB96

0



'

意向変数]
本研究の MXL モデルでは、政策変数以外
は、すべて選択肢固有変数(specific variables)として定義している。そのために、３つの選択肢のうち、選択肢１（訪問意向なし）へのパラメータは定義せず、選択肢２（訪問意向あり・訪問先大阪のみ）と選択肢３（訪問意向あり・訪問先大阪＋大阪以外あり）について、それぞれの説明変数（ダミー変数）のパラメータを推定している。なお、このダミー変数としての各選択肢固有変数の定義に際しては、各変数の回答値（データの中央値・分布）と選択結果（主として、選択肢１[訪問意向なし]の回答傾向）との関係を見ながら試行
錯誤的に定義している。
表４−３は、MXL モデルにおける概念モデルに基づき定義した説明変数群（表４−１参照）
をすべて用いたパラメータ推計結果を示す。
これより、以下の諸点が明らかになった。
表４−３ MXL モデルのパラメータ推定結果
Random parameters(A) Info service(B) Booking service(C) IC pass service(D) E-pay service(E) Packaged service
Non-random parameters
Intercept2
Intercept3
Young2Young3
LN Income2
LN Income3
Times to JP2
Times to JP3
LCS2
LCS3
Cond visit JP2
Cond visit JP3
Intention visit JP2
Intention visit JP3
Abstain multi-days tour2
Abstain multi-days tour3
LL(0)LL(estimated model)
McFadden’s Rho-square

MNL(Weight=1.0)
-1.80
18.4
-12.7 ***
-5.84
-7.27 *
-4.93 **
0.951
0.471 **
-0.532 ***0.207-0.1910.446 ***
0.446 ***
-1.19 ***
-1.09 ***
-0.589 ***-0.421 ***0.328 ***
0.273 ***
0.06330.0435-1037.6-953.80.0808MXL(Weight=0.7)
SD
-23.7
11.4
32.9 *
59.1 *-20.8 ***
2.50
2.76
4.76
-21.3 **
36.6 **
-5.66
0.625
0.553
-0.514 *0.208-0.2110.729 ***
0.672 ***
-1.94 ***
-1.68 ***
-0.951 **-0.712 **0.522 ***
0.422 ***
0.144
0.0628-1037.6-951.40.0831

n

n

n

n

n

重みづけパラメータについては、𝛼 ∗ =0.7において適合度が最も良好であった。ただし、全体のモデル適合度は、MXL モデ
ルの McFadden’s Rho-square 値が 0.0831
であり、改善の余地がある。
ここで提案した MXL モデルの概念モデ
ルの妥当性については、以下の３つの仮説①②③が全体としては支持されたと判断できた。
仮説①（５つの統合型移動サービス構成
項目ごとの現状／改善による利用意向と EXPO 開催時訪日旅行意向・訪問先パ
ターンとの相関関係に関する仮説）について、サービス項目の改善シナリオのい
くつかは政策変数として有意であることはわかった。しかし、A.(情報提供サー
ビス／端末交通手段利便サービス)とD.(E-pay /一括口座サービス)のパラメー
タは有意ではなかった。これは、A.項目については現状の移動サービス利用状
況における改善ニーズそのものが低い
ことによると推察できる。一方、D.項目については、改善内容への認知・理解の不足も起因して、訪日意向・訪問先パターン選択との関連性がイメージできな
かったことによるため、政策課題の問題として検討の余地がある。
仮説②（個々人の態度・行動意図・選好
特性を介した形で、個人・世帯属性と訪日意向・訪問先パターンとの因果関係についての仮説）については、訪日回数とライフサイクルステージ（LCS）については有意なパラメータ値を得た。
仮説③（コロナ禍における生活行動変
容・コロナ対応配慮・態度といった心理的因子の訪日意向・訪問先パターン選択
行動の意思決定における規定力）については、訪日旅行の要件(Cond. visit JP)と渡航制限解 除後の 海外渡 航意 向(Intention
visit JP)については有意であり、またこれらの傾向は MNL モデルと共通的である
ことがわかった。

５．おわりに本研究の目的は、MaaS-scheme に即した統合型移動サービスを提案し、中国現地でのWEB-based な利用意向調査データを用いた

MXL モデル適用分析によって、統合型移動サービス改善による需要創出効果との定量的把握に向けた実証的検討にあった。また、今回の新型コロナ感染症の世界的拡大が中国人ツーリストの訪日意向にどのように影響してい
るか、そして統合型移動サービスやその他の観光地における宿泊・活動関連等の諸サービスへのニーズ・ウォンツの変化やそれらの結果としての中国人ツーリストの訪日観光旅行
に関する態度変容にどのように現れるのかについても、追加的分な研究目的に加えた。
本 WEB 調査では、新型コロナ禍における生活行動変容と訪日意向に関する実態分析のために、個人レベルでの COVID-19 に対する態度や行動意図の観点から with-corona 期における生活行動における変容パターン（前年同月との変化）を捉えたが、その結果、人々の現状での海外旅行意向度は、おそらく
COVID-19 の今後の動向等に関する意識・認
知度の違いとともに、調査対象都市における状況の経緯等の違いなど、様々な諸要因によって規定されていること、さらに個々人のコロナ対応態度や海外旅行意向度についての個
人間の(非観測)異質性の存在を伺い知る知見を得ることができた。
ここで適用した MXL モデルは、これらの個人間の異質性を明示的に扱うことができるモデルであるが、その概念モデルの妥当性については、モデル同定化のための概念モデルを構成する３つの仮説が全体としては支持された結果を得たと判断している。ただし、全体のモデル適合度は改善の余地があり、この段階では、政策変数に着目した需要弾力性分
析による移動サービス構成項目の改善による需要変化の定量分析に本格的に着手するのは早計と言わざるを得ない。
そのためにはまず、MXL モデルの適合度の改善が急務であるが、以下の諸点も今後に取り組むべき課題といえる。１つには、多様なMXL モデル構造（選択構造やそれに関連する
誤差項の確率分布）に柔軟性に富んだ対応が必要であり、とくに、MXL モデルに対応の適切な調査データ収集のための調査設計法の検討が課題と言える。また他方で MXL モデルの政策評価ツールとしての洗練化も検討課題として挙げたい。というのは、MXL モデル構
築と需要弾力性分析のパッケージ化と連動させることにより、結果としての MXL モデル

の特性を活かした政策評価が期待できるから
である。
謝

辞
本研究の遂行の中で中国現地 WEB 調査の調査票の中国語版作成・実施にあたっては、
浙江大学孙 轶琳准教授、陈梦微研究員、蘇州大学 吴 戈副教授、そして北京交通大学
邵春福教授に多大の労力と協力を賜ったことに対して、紙面を借りて謝意を表します。また本研究テーマや諸課題に関して、貴重な意見を賜った研究協力者の皆様にも深謝の意を表します。そして、関西空港調査会には、２
カ年間にわたり調査研究助成の支援を賜り増したことに対して厚く御礼申し上げます。

参考文献
1)
栗原 剛・西井和夫・日比野直彦・岸野啓一：訪日外国人旅行客のための移動サービス統合化と再訪意向との因果構造に関する SEM 分析：関空利用中国人旅行客行
動調査データを用いて、土木学会論文集・特集号 D, 76/5, 1_747-1_756, 2021.
2)
西井和夫・日比野直彦・岸野啓一・栗原
剛：新型コロナ禍における生活行動変容の観点から見た中国人旅行者の訪日意向分
析：中国３都市 WEB 調査実施データを用いて 、 土 木 計 画 学 研 究 ・ 講 演 集， No. 63,
CD-ROM, 2021.